Clusterless mit AWS Fargate

Container-Orchestrierung und Serverless-Architekturen sind die aktuellen Hype-Themen in der Cloud-Szene. Mit AWS Fargate gibt es nun einen neuen Hybriden auf dieser Bühne, der die beiden Paradigmen miteinander verbindet und von den jeweiligen Stärken profitiert.

Anhand eines praktischen Beispiels zeigt dieser Kurzvortrag, was genau sich dahinter verbirgt, und welche neuen Anwendungsmöglichkeiten Fargate bietet.

Vorkenntnisse

* Grundwissen zu Container-Orchestrierung.
* Grundwissen zu Cloud im Allgemeinen.

Lernziele

* Die Idee hinter AWS Fargate zu verstehen.

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Alex Krause Alex Krause ist Senior Software Entwickler bei QAware GmbH. Er begeistert sich für DevOps, Cloud-Native Microservices und Reaktive Programmierung.

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